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时间:2019-03-08
《基于fahp-topsis的钢企新产品开发项目选择研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号:UDC:密级:烈易蔫神拨夫哮硕士学位论文基于FAHP.TOPSIS的钢企新产品开发项目选择研究ResearchonSteelEnterprisesfortheNewProductDevelopmentProjectSelectionBasedontheFAHP-TOPSIS陈锋指导教师姓名:申请学位级别:论文定稿日期:学位授予单位:学位授予日期:李云梅教授武汉科技大学管理学院答辩委员会主席:评阅人:邓旭东教授王村平教授邓旭东教授武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是
2、本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。论文作者签名:珏磕日期:驴膀孓2.7研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门(按照《武汉科技
3、大学关于研究生学位论文收录工作的规定》执行)送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅,同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名:i避指导教师签名:丛鲎日期:武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要随着我国经济增长下行压力的持续加大,钢铁行业性亏损困境局面短期内仍难以改变。我国钢企传统的常规产品的市场销路、盈利能力将会持续衰退,企业愈来愈依靠生存发展的“三驾马车”——多品种、高质量、低成本,以实现创利增效,其中提高科技含量,加大创新力度,生产高端附加值
4、的新产品已成为钢企实现战略目标、获得可持续发展竞争优势的重要手段。然而,新产品开发是一项高风险、高投入、不确性因素较多、成功率较低的系统工程,且在目前行业困境,资源更加受限情况下,企业难以同时开展多个项目。因此,对备选新产品开发项目进行优先序评价,进而为立项决策提供一份科学重要的参考依据,已成为企业在有限资源约束下新产品战略落实的关键。基于以上现状,本文从新产品高度与企业发展战略的高度相关性出发,借助战略管理工具——平衡计分卡,研究钢企新产品开发项目选择的指标体系;并利用模糊层次分析(FAHP)计算权重
5、,逼近理想解(TOPSIS)评价排序,设计出二者结合对指标体系进行评估的一套项目优选模型;进而以Y公司为例,验证优选模型、指标体系的有效性。全文共分七章,首先,阐述了本文选题背景、目的及研究意义,综合分析国内外项目选择研究现状、相关理论基础,明确了论文研究思路。其次,设计新产品开发项目的优选模型。另外,在分析钢企新产品开发项目选择现状基础上,基于平衡计分卡框架及优选模型,建立了一套定性与定量相结合的项目选择指标体系。再次,将论文的研究内容应用于Y公司案例,解决其新产品开发项目的优先排序问题,以验证优选模
6、型及指标体系的可行性。最后,对全文进行总结,指出本文的不足及创新之处,提出了未来可进一步研究的方向。关键词:新产品开发项目;平衡计分卡;模糊层次分析法;逼近理想解法第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractTheincreasingpressureofChina’Sdowntumeconomyhastakenitstollonthedevelopmentoftheironandsteelindustry,whichisnowinthedilemmaofgreatloss,traditionalpr
7、oductmarketabilityandprofitabilitydeclining,anditcan’tbechangedintheshortrun.Enterprisesaretendingtothe“Troika”,multispecies,highqualityandlow-costformoreprofitandhighefficiency.Theirstrategicpurposesandsustainablycompetitiveadvantagesareoftenobtainedthr
8、oughincreasingtechnologycontentandencouraginginnovation,outputtinghigh—endproductswithaddedvalue.However,NPD(newproductdevelopment)iscomplicitsystemengineering,withhighriskandhighinput,yetmuchmoreuncertaintiesandlowerSucce
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